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1 YOLOv5
在YOLOv4发布不到50天，“YOLOv5” 就问世了并且官方介绍的性能效果可以说相当好。只可惜YOLOv5当前只公布了代码没有相关的论文，只能通过YOLOv5的代码来了解其算法。其链接如下：
https://github.com/ultralytics/yolov5
严格来讲，这里提到的YOLOv5可以视为YOLOv4.5，但是我们依然会介绍YOLOv5，这是因为：
（1）YOLOv5不仅是各种tricks的组合，更关键的是它的实现方式由darknet转为了pytorch，这样就更便于使用和各种魔改。
（2）如下图是YOLOv5在COCO2017val上与EfficienetDet性能比较图，同等AP情况下比EfficientDet快非常多，这也说明了人工设计出来的网络不会比搜索出的网络差。
不过YOLOv5没有论文，对初学者不是很友好，这里推荐大家阅读《图解目标检测》系列文章。关注公众号后，后台回复"检测"即可获取。
2 结构设计
Yolov5的结构采用单阶段检测的结构，结构图如上图所示，其主要分为五个阶段：
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Input：图像输入端并且进行了数据处理。Mosaic、Cutout、矩阵训练。
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Backbone：提取出高中低层的特征，使用了CSP、Fcous、Leaky ReLU等。
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Neck：将各层次的特征进行融合提取出大中小的特征图。
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Head：进行最终检测部分，在特征图上应用锚定框，并生成带有类概率、对象得分和包围框的最终输出向量。
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Loss：计算预测结果与ground truth的Loss，反向传播更新模型的参数。
Yolov5各个阶段大量整合了目标检测领域的State-of-the-art，其代码结构如下：
3 Next
接下来，《YOLOv5从入门到部署》系列将会结合YOLOv5的代码介绍以下内容，通过代码学习Yolov5算法、部署以及如何训练自己的数据集。
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配置与初始化超参
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数据读取与扩增
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网络和损失设计
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实践：训练自己的数据集并部署
学术交流
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